「AIrtist：芸術における共創とコンピューターと人間の協力」

「AIrtist：芸術における共創とコンピューターと人間の協力」

スペインの振付師でありダンサーのミュリエル・ロメロが、ビデオの中で『エンボディドマシン』というパフォーマンスを披露しています。彼女は光の8本のビームの周りで体を捻り、身に着けているラテックスのボディスーツには菌糸のような形態が施されており、彼女の動きと共に伴奏される音楽は不気味で尖っています。ロメロは一人でステージに現れますが、このダンスはデュエットです。参加者は人間と機械の二者です。

『エンボディドマシン』は、ムーブメント、音響、インタラクティブビジュアル、生物学、人工知能（AI）の交差点を調査するマドリードを拠点とする研究グループであるインスティトゥート・ストコスによって制作されました。パブロ・パラシオによって制作された音楽はリアルタイムで作成され、ロメロの身体的な動作によって生成されたアルゴリズムに基づく音響と動きのデータを使用しています。その結果、彼女の動きが音に変換されます。

ロメロのボディスーツにはモーションセンサーが組み込まれており、8本の光線と相互作用して彼女の動きを拡張、反映、あるいは逆行させます。これにより、光線が彼女の非人間の相手となります。AIベースのインタラクティブビジュアルシステムの一部であるロボティックライトは、チューリッヒ芸術大学のコンピュータ音響と没入型アートの専門家であるダニエル・ビシグによって設計されました。ビシグは操作できる「抽象」のレイヤーをAIに加えることができますが、それらは予測できないため、「ダンサーが見て対話できるものに変換されるとき、具体的には何をするかはわかりません」と彼は説明しました。

『エンボディドマシン』は、数十年にわたるビシグのAIと創造性の研究を基にしています。これまでの研究には、振り付けのための群衆シミュレーションの開発、質量-ばねシステムと人工ニューラルネットワークを用いた仮想の四肢の生成、および「人形遣いAI」、人工舞踊者を制御するための機械学習（ML）の利用などが含まれます。

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ビシグとロメロはAIを使って働くことに慣れていますが、クリエイティブな実践者、特にミュージシャン、作家、視覚アーティストにとって、ChatGPT、DALL-E、Stable Diffusionなどのプロンプトベースのツールが創造的な活動に脅威をもたらす可能性があるという不安が生じました。しかし、この話は既によりバランスの取れたトーンに向かって移行しており、AIはむしろ人間の創造者を「置き換えるのではなく拡張する」と認識されるようになっています。クリエイティブなコミュニティは現在、AIとの共同創作について積極的に議論しています。

2023年のACMCHI Conference on Human Factors in Computing Systemsで発表されたワークショップのディスカッション論文の著者らは、「クリエイティブな人間とクリエイティブなテクノロジーが共同で働くとき、どのような協力パターンが生まれるかは明確ではありません。…この魅惑的な新ドメインでの理論と実践を共同で開発していく」と述べています。

人間とAIの共創力は、芸術全般において応用があります。視覚の領域では、カリフォルニア大学サンディエゴ校の芸術研究者であるメモ・アクテンは、深層学習、仮説的シミュレーション、そして「データの演出」を駆使して、AI、生態学、倫理、そしてスピリチュアリティを研究しています。中国系カナダ人アーティストのスーグウェン・チャンは、再帰型ニューラルネットワークを使用したAI駆動のロボットを作成し、自身の絵画スタイルを学びます。これにより、チャンは手作りと機械作成のマークの相乗効果と緊張関係を研究することができます。

音楽では、ドラマーのジョジョ・メイヤーがアナログとAIのパーカッションを組み合わせて、機械とのライブコラボレーションを行っています。イギリスのギルドホール音楽演劇学校のクリエイティブパフォーマンス＆クラシカルインプロビゼーションセンターでは、デヴィッド・ドーランとオデッド・ベンタル、キングストン大学の作曲家兼研究者が、半自律型AIシステムとの即興音楽対話を行いました。

オーストラリア国立大学のコンピューティングとサイバネティクスの専門家であるチャールズ・パトリック・マーチンは、ACM GenAICHI 2023討論論文の共著者です。マーチンの仕事は、音楽制作中に生じる身体的なジェスチャーに焦点を当てています。「私は機械学習を使用して、この種のジェスチャーを予測したり拡張したり、または私たちの代わりにそれらを作り出すことに興味がありました。そして、それから予測システムを楽器自体に組み込む」と彼は説明しています。

マーチンのラボでは、「人間の演奏者の意図を予測し、現在の芸術的な文脈を感知する」楽器を製作しています。アプローチには、センサーからの入力のマッピングとそれらを合成システムと組み合わせて音を生成する方法、および音楽的な意図を予測するための機械学習の使用が含まれます。

マーチンは自分が作り出すものに主体性を持ちたいと考えており、自身のデータセットとツールを構築しています。彼は企業が所有する大規模な生成型AIモデルは「とても、とても秘密めいている」と述べています。さらに、事前にトレーニングされたモデルは多くのアーティストにとっては「退屈」です。しかし、ツールがミスをしたり奇妙な結果を出したりすると、創造的な好奇心が生まれることがあります。「ハッピーに何かシーンを生成しているのに、手には六本の指があるなどという、それを見て不思議で興味深いと感じる時がある」とマーチンは説明しています。

主体性はガブリエル・ビリェンソニにとっても重要です。彼は音楽アーティストであり、モントリオールのコンコルディア大学の研究者です。ビリェンソニは、自身で作成したリズムと音の小規模なデータセットを使用して、機械学習との創作的な対話をサポートする音楽を作曲し演奏しています。ビッグデータに基づくモデルとは異なり、小規模なデータセットは「人間と機械の間でより創造的な対話」をサポートするとビリェンソニは述べています。「私が使用しているモデルとアーキテクチャでは、レイテンシが小さくなり、ジェスチャーとモデルの出力との間により直接的なリンクがあります」と彼は言います。

ただし、ビリェンソニは自身の作品がAIとの共同制作ではないことを明確にしています。「それはツールに対して過剰な主体性を持たせることになるでしょう。私は主体性を持つ存在です」と彼は言います。

これらのクリエイティブな実践者たちは頻繁にエージェンシーと制御に言及しています。コーディングの能力、データのキュレーション、システムとツールの構築能力は非常に重要です。ビシグはロボット工学のバックグラウンドを持ち、マーティンは数学のバックグラウンドを持っており、これによって彼らは学際的な考え方とAI技術を作成するスキルを備えています。しかし、すべてのクリエイターがコンピュータサイエンティストではないし、そうなりたいわけでもありません。

人間と機械の共創の未来は、AIのスキルが芸術学校や音楽コンサーバトリーで身につけることができるかどうかにかかっているかもしれません。コーディングやデータベースが絵筆やチェロと同じくらい一般的になる可能性があります。

カレン・エムズリーは常に場所に縛られないフリーランスのジャーナリストおよびエッセイストです。

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